用ChatGPT來了解ChatGPT

之前學習一個新技術, 想著要搞清楚這6個問題(來自陳皓介紹的學習方法):

• 1.這個技術出現的背景, 初衷, 要達到什麼樣的目標或是要解決什麼樣的問題.
• 2.這個技術的優勢和劣勢分別是什麼, 或者說, 這個技術的trade-off是什麼.
• 3.這個技術使用的場景.
• 4.技術的組成部分和關鍵點.
• 5.技術的底層原理和關鍵實現.
• 6.已有的實現和它之間的對比.

之前也寫過比如:

• Jetpack Compose What and Why, 6個問題
• Why GraphQL? 6個問題

那麼我就用向ChatGPT提問的方式來了解這個它.
PS: ChatGPT是支援中英文的. 兩種語言我都試了, 得到的答案並不完全一樣. 其實甚至同一個問題重複問兩遍, 得到的答案也並不完全一樣.

1.這個技術出現的背景, 初衷, 要達到什麼樣的目標或是要解決什麼樣的問題.

Q: ChatGPT是什麼?

A: ChatGPT 是一種由 OpenAI 訓練的大型語言模型。它是基於 Transformer 架構的預訓練語言模型，可以進行文字生成、文字分類、問答等多種 NLP 任務。
ChatGPT 被預訓練在大量網路文字資料上，因此它可以對大量不同主題的問題作出有意義的回答。它被廣泛應用於聊天機器人、虛擬助手、智慧客服等領域。

Q: What's ChatGPT?

A: ChatGPT is a conversational AI language model developed by OpenAI. It uses the latest advancements in
machine learning and deep learning to generate human-like responses to questions and prompts in natural language.
The model was trained on a diverse range of internet text, allowing it to have knowledge on a wide range of topics,
including history, science, sports, and much more. You can interact with ChatGPT by asking it questions or giving it prompts,
and it will generate a response based on its training.

2.這個技術的優勢和劣勢分別是什麼, 或者說, 這個技術的trade-off是什麼.

Q: ChatGPT的優勢和劣勢分別是什麼?

A:
ChatGPT 的優勢：

• 1.預訓練：ChatGPT 是一個預訓練的語言模型，因此不需要額外的訓練資料和資源，可以快速進行語言處理任務。
• 2.準確性：ChatGPT 在大量網路文字資料上進行了訓練，因此它能夠生成高質量的語言。
• 3.多樣性：ChatGPT 可以處理多種型別的語言任務，包括問答、對話生成、文字摘要等。
• 4.可延伸性：開發者可以根據需要調整和擴充套件 ChatGPT，以適應不同的語言任務。

ChatGPT 的劣勢：

• 1.誤導性：由於 ChatGPT 是基於大量網路文字資料進行訓練的，因此它可能生成錯誤的資訊或被誤導。
• 2.語境敏感性：ChatGPT 可能難以理解語境，導致生成的語言缺乏語境資訊。
• 3.生成內容控制：ChatGPT 生成的內容可能不適合某些特定場景，因此需要進行內容控制。
  總的來說，ChatGPT 在高效性、準確性等方面有著顯著的優勢，但是在語境敏感性和生成內容控制等方面也存在一些劣勢。

(這裡我感覺英文的回答還補充了它缺乏創造性的特點, 所以在這裡補充一下:)

Q: What are ChatGPT good at and bad at?

A:
ChatGPT and other conversational AI models are good at:

• Responding to open-ended questions: ChatGPT is trained on a large corpus of text, allowing it to generate coherent and contextually relevant responses to open-ended questions.
• Generating text: ChatGPT can generate text in response to a prompt, making it useful for tasks such as summarization and content creation.
• Handling multiple turns: ChatGPT is designed to handle multiple turns of conversation, making it well-suited for chat-based applications.
• Conversational Flow: ChatGPT has a good understanding of the flow of conversation, allowing it to generate responses that are natural and human-like.

However, ChatGPT and other conversational AI models are not perfect and have some limitations, including:

• Lack of common sense: ChatGPT lacks common sense knowledge and can generate responses that are factually incorrect or nonsensical.
• Bias: ChatGPT is trained on a large corpus of text from the internet, which can introduce biases into the model's responses.
• Sensitivity to context: ChatGPT can struggle to understand the context of a conversation, leading to responses that are irrelevant or incorrect.
• Limited creativity: While ChatGPT can generate text, its responses can be limited and formulaic, lacking the creativity and originality of a human.

It's important to keep these limitations in mind when using ChatGPT or other conversational AI models, and to use them as tools to support, rather than replace, human intelligence.

3.這個技術使用的場景.

Q: ChatGPT的使用場景?

A: ChatGPT 的使用場景如下：

• 問答系統：ChatGPT 可以作為一個高效的問答系統，對於一些常見的問題進行快速的回答。
• 聊天機器人：ChatGPT 可以作為一個聊天機器人，與使用者進行自然語言對話。
• 文字生成：ChatGPT 可以生成各種文字，如新聞文章、產品說明、銷售資訊等。
• 文字摘要：ChatGPT 可以對長篇文字進行摘要，以簡化資訊的理解。
• 自動問卷調查：ChatGPT 可以作為一個自動問卷調查工具，幫助使用者快速回答問卷。
• 語言翻譯：ChatGPT 可以支援語言翻譯，幫助使用者理解不同語言的資訊。
  這些僅僅是 ChatGPT 的部分使用場景，它的通用性使得它在許多其他應用場景中也有很好的表現。

Q: ChatGPT可以幫程式設計師寫程式碼嗎?

A: ChatGPT 本身不能直接寫程式碼，但它可以生成程式碼模板、程式碼片段和程式碼檔案，從而幫助程式設計師提高效率。
例如，程式設計師可以輸入需求，ChatGPT 可以生成相應的程式碼片段，程式設計師可以根據生成的程式碼片段進一步開發完整的程式碼。
然而，需要注意的是，生成的程式碼片段可能需要進一步修改和偵錯，以符合特定的需求和使用環境。因此，程式設計師仍需要擁有程式碼編寫的技能。

4.技術的組成部分和關鍵點.

Q: ChatGPT的技術組成部分和關鍵點?

A: ChatGPT 是一種基於 Transformer 模型的語言生成模型，它由 OpenAI 開發和訓練。
主要技術組成部分和關鍵點如下：

• Transformer 模型：ChatGPT 使用的是 Transformer 模型，這是一種用於處理序列資料的神經網路模型。它通過多頭注意力機制來學習文字間的關係，從而提高生成質量。
• 巨大的資料量：ChatGPT 是在大規模資料集上訓練的，這對模型的準確性和生成質量起著至關重要的作用。
• 學習目標：ChatGPT 通過最大化與訓練資料中配對的文字的概率來學習語言生成。
• 動態生成：ChatGPT 是一種動態生成模型，可以根據輸入生成文字，並可以持續生成不斷變化的序列。

這些技術組成部分和關鍵點使得 ChatGPT 能夠生成高質量的語言，從而在自然語言處理、問答系統等領域取得了良好的應用效果。

5.技術的底層原理和關鍵實現.

Q: ChatGPT的底層原理和關鍵實現?

A: (這個問題第一次它用英文回答了, 也不知道是不是bug.)
ChatGPT is based on the transformer architecture and is trained using a variant of the Transformer architecture called GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3). The key components and underlying principles of the model are:

• Self-Attention Mechanism: This allows the model to process information from different positions in the input sequence and calculate their importance for a prediction.
• Multi-Head Attention: This mechanism allows the model to attend to multiple input positions simultaneously and produce multiple attention values.
• Position-wise Feed-Forward Networks: This component allows the model to learn non-linear relationships between input and output.
• Pre-training: The model is trained on a large corpus of text data to generate predictions of the next word in a sequence based on the context provided.
• Fine-Tuning: Once the pre-training process is complete, the model can be fine-tuned on specific tasks, such as question-answering or text generation, by updating its parameters to better perform on that specific task.

Overall, ChatGPT leverages the vast amount of text data available on the internet and uses deep learning techniques to learn how to generate text that is relevant, coherent, and appropriate for a given context.

Q: ChatGPT的底層原理和關鍵實現? 能用中文回答嗎

A: ChatGPT的基礎是Transformer架構，它使用GPT-3（生成預訓練Transformer 3）的變體進行訓練。模型的關鍵元件和基本原理如下：

• 自注意力機制：它允許模型處理輸入序列中不同位置的資訊並計算它們對預測的重要性。
• 多頭注意力：該機制允許模型同時關注多個輸入位置併產生多個注意值。
• 位置智慧前饋網路：該元件允許模型學習輸入和輸出之間的非線性關係。
• 預訓練：模型在大量的文字資料上進行訓練，以根據提供的上下文生成序列中下一個單詞的預測。
• 微調：一旦預訓練過程完成，模型可以在特定任務上進行微調，例如問答或文字生成，通過更新其引數以更好地執行該特定任務。

總體而言，ChatGPT利用網際網路上可用的大量文字資料，並使用深度學習技術學習如何生成與給定上下文相關、連貫和適當的文字。

6.已有的實現和它之間的對比.

Q: ChatGPT的同等產品有哪些, 它們有什麼區別?

A: ChatGPT 的同類產品包括：

• Google's BERT
• Microsoft's ELMO
• Facebook's RoBERTa
  這些模型與 ChatGPT 有一些相似之處，都是使用了自注意力機制的大型預訓練語言模型。它們在自然語言處理領域都有廣泛的應用。
  不同之處在於：模型的預訓練資料集、模型的結構和模型的訓練方式都有差異，這也是它們在語言任務上的表現有差異的原因。因此，選擇哪個模型將取決於具體的應用場景.

Q: What are the alternatives of ChatGPT, and what are the differences between them and ChatGPT?

A: There are several alternatives to ChatGPT, including:

• GPT-2: GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) is an earlier version of ChatGPT that was released by OpenAI in 2019. GPT-2 is less powerful than ChatGPT, but still represents a significant advance in language model technology.
• GPT-3: GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) is a newer and more powerful version of ChatGPT that was released by OpenAI in 2020. GPT-3 is the largest language model ever developed and is capable of performing a wide range of language tasks.
• BERT: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is a language model developed by Google that is focused on understanding the context of a sentence. BERT is often used for tasks such as sentiment analysis and named entity recognition, but it is not designed to handle multiple turns of conversation like ChatGPT.
• ELMo: ELMo (Embeddings from Language Models) is a language model developed by AllenNLP that generates context-sensitive word representations. ELMo is often used in NLP tasks such as sentiment analysis and named entity recognition, but it is not designed to handle conversation like ChatGPT.

Each of these models has its own strengths and weaknesses, and the best model for a particular task will depend on the specific requirements of that task.
For example, if you are looking to build a conversational AI application, ChatGPT or GPT-3 would likely be the best choice due to their ability to handle multiple turns of conversation.
On the other hand, if you are looking to build a model for sentiment analysis or named entity recognition, BERT or ELMo would be a better choice.

Q: ChatGPT和Google的區別?

A: Google and ChatGPT are both developed by technology companies, but they serve different purposes.
Google is a search engine that provides information and answers to users' queries by indexing and retrieving relevant web pages. On the other hand, ChatGPT is an AI-powered language model developed by OpenAI, which is capable of generating human-like text based on input prompt.

Some key differences between Google and ChatGPT are:

• Purpose: Google is designed to provide information and answers to user queries, while ChatGPT is designed to generate human-like text based on input prompt.
• Technology: Google uses algorithms and indexes to search and retrieve information from the web, while ChatGPT uses deep learning techniques and a large pre-trained language model to generate text.
• Capabilities: Google can provide a wide range of information and answers, but it relies on the information available on the web. ChatGPT, on the other hand, can generate text based on the input prompt, but it may not always be accurate or relevant.
• Interaction: Google interacts with users through a search interface, while ChatGPT interacts with users through a conversational interface.

In conclusion, both Google and ChatGPT are powerful technologies developed by technology companies, but they serve different purposes and have different capabilities and interactions.

Q: ChatGPT和Siri的比較?

A: Siri 和 ChatGPT 都是人機對話系統，但它們在功能和實現方面有很大的差異。
Siri 是蘋果公司推出的一款語音助理軟體，它可以通過語音或文字的方式與使用者互動，並能夠完成一些日常任務，例如查詢天氣、傳送訊息、打電話等。Siri 是一個封閉系統，擁有一定的語音識別和自然語言處理能力，但功能有限。
相比之下，ChatGPT 是一個開放系統，可以通過 API 介面與各種應用程式整合。它是一種基於 GPT（Generative Pre-trained Transformer）的預訓練語言模型，擁有廣泛的自然語言處理能力，包括問答、文字生成、語言翻譯等。它的功能比 Siri 更加強大和靈活。

總的來說，Siri 更適合個人使用，而 ChatGPT 更適合開發人員或企業在客戶服務、市場行銷等領域中使用。

個人感受和總結

這個工具確實挺好用的, 至少對於本文這種基本的技術調研來說, 表現良好.
我還試著讓它對比一些比較相似的技術工具等, 雖然它的回答比較泛泛, 但是可以列出基本的pros和cons. (如果實在不滿意可以多追問幾句.)
以後有文字輸出類的工作可以讓ChatGPT來幫忙, 寫部落格也可以找它聊一聊. (想象你有一個無所不知的朋友.)
它比起搜尋引擎的優勢是它會考慮你們對話的上下文, 而且它給出高質量的單一答案, 也省去了篩選資訊的時間.
至於讓它寫一些樣板程式碼, 我只是淺玩了一下沒有深度體驗, 看上去確實比較套路. (也要可能我的提問技巧需要進一步提升.)

對學習成長的一點啟發:
學習和成長應該更注重分析力和創造力. 知識的累積, 搜尋引擎早就幫我們做好了, ChatGPT更進一步優化和篩選了, 人腦怎麼拼得過智慧機器.
人類的學習重點應該更關注於機器做不到的部分.
我也一直在思考如何寫出對別人有價值的部落格. 以後寫部落格應該多輸出一點個人觀點和經驗收穫, 如果只是客觀事實的描述, 那麼豈不是可以量產了.

還有一點啟發甚至可以拓展到日常生活中: 有時候我們沒有得到想要的答案, 也許是我們的問題不清晰, 也許跟我們的提問技巧相關.

References

• https://chat.openai.com/chat
• 關於如何提問題, 這裡有個資源可以參考一些例子awesome-chatgpt-prompts
• 按照慣例也有一個awesome repo: https://github.com/humanloop/awesome-chatgpt